工业机器人技术 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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郝巧梅主编 著

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• 智能制造
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店铺： 泰州新华书店图书专营店

出版社： 电子工业出版社

ISBN：9787121281907

商品编码：26850926634

包装：平装

开本：16

出版时间：2016-02-01

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机械臂的奥秘：智能制造的驱动力 当冰冷的金属躯体被赋予智慧的灵魂，当精准的动作超越人类的极限，工业机器人便以其强大的力量和精湛的技艺，深刻地改变着现代制造业的面貌。这并非科幻小说中的臆想，而是真实发生在工厂车间里的一场革命。本书将带您深入探究这些“钢铁巨人”是如何一步步走向智能、高效，成为推动工业进步不可或缺的关键力量。 第一章：工业机器人的发展历程与演进趋势 工业机器人的诞生并非一蹴而就，其发展轨迹是人类对自动化、智能化不懈追求的缩影。回溯历史，从早期简单的机械臂，到能够执行复杂任务的多关节机器人，再到如今融入人工智能、深度学习的智能机器人，每一步都凝聚着无数工程师的心血和智慧。我们将梳理这条漫长而辉煌的进化之路，解析不同历史时期技术突破的关键节点，例如传感器技术的飞跃如何赋予机器人感知世界的能力，控制系统的革新如何实现更精密的动作，以及通信技术的进步如何让机器人实现协同作业。 放眼未来，工业机器人的演进方向愈发清晰。我们不仅将看到更轻巧、更灵活、更具人机协作能力的机器人，它们将能够更安全地与人类并肩工作，共同完成任务。同时，机器人将更加智能化，具备自主学习、决策和适应复杂环境的能力。例如，通过机器学习，机器人可以不断优化其操作算法，提高生产效率和产品质量；通过计算机视觉，它们可以精准识别和分拣不同物体，甚至能够进行细致的检测和维修。此外，物联网（IoT）的深度融合将使机器人成为智能工厂网络中的重要节点，实现生产数据的实时共享和分析，从而优化整体生产流程。机器人将不再是孤立的个体，而是构成一个高度协同、智能化的生产生态系统。 第二章：工业机器人的核心组成部件及其工作原理 要理解工业机器人为何能如此强大，就必须解剖其“身躯”，洞察其“灵魂”。本章将详细介绍工业机器人的核心组成部件，包括： 机械结构（Manipulator）： 这是机器人的“骨骼”和“肌肉”，通常由一系列连杆和关节组成。我们将解析不同类型的机械结构，如直角坐标机器人、圆柱坐标机器人、球坐标机器人以及最常见的关节型机器人（SCARA和多关节手臂），并探讨它们在结构设计上的优势和适用场景。例如，关节型机器人因其高度的灵活性，能够模拟人手的运动，在装配、焊接、喷涂等领域大放异彩。我们将深入讲解关节的设计、传动方式（如减速器、丝杠、皮带等）以及材料选择对机器人整体性能的影响。 末端执行器（End-Effector）： 这是连接机器人本体与工作对象的“手”，根据不同的任务需求，末端执行器呈现出多样化的形态，如夹爪、吸盘、焊枪、喷枪、螺丝刀等。我们将详细介绍各种末端执行器的种类、工作原理、选择标准以及如何根据具体应用场景进行定制。例如，对于精密装配任务，需要高精度、可调节力的夹爪；对于搬运轻巧物体的任务，吸盘则更为高效。此外，我们还会探讨末端执行器与物体之间的交互方式，例如力反馈、触觉感知等，这些都将极大提升机器人的作业能力。 驱动系统（Drive System）： 这是驱动机器人各关节运动的“心脏”。主流的驱动方式包括伺服电机驱动和液压驱动。我们将深入分析伺服电机（AC servo motor, DC servo motor）的工作原理、特性以及在机器人驱动中的应用，包括编码器如何提供精确的位置反馈，以及驱动器如何控制电机的速度和扭矩。同时，我们也会探讨液压驱动在某些高负载、高功率场景下的优势。 控制器（Controller）： 这是机器人的“大脑”，负责接收指令、处理信息、规划运动并控制驱动系统执行动作。我们将讲解控制器的硬件结构（如CPU、存储器、I/O接口等）和软件系统，包括运动规划算法、轨迹生成、逆运动学计算等核心技术。控制器如何将高级指令转化为低级的电机控制信号，实现机器人的精准运动，将是本章的重点。 传感器系统（Sensor System）： 传感器是机器人的“眼睛”、“耳朵”和“触觉”，赋予机器人感知周围环境的能力。我们将分类介绍各种传感器，包括： 位置和速度传感器： 如编码器（Encoder）、解算器（Resolver），用于精确测量关节的位置和速度。 力/力矩传感器： 用于感知机器人与外部环境的接触力，实现柔顺控制和力控操作。 视觉传感器： 如摄像头、激光雷达，用于识别物体、定位、测量和避障。 接近传感器： 用于检测物体是否靠近机器人。 其他传感器： 如温度传感器、压力传感器等，根据具体应用需求集成。 第三章：工业机器人的编程与操作 掌握工业机器人的编程与操作是实现其价值的关键。本章将详细阐述机器人编程的常见方法和技术： 示教编程（Teach Pendant Programming）： 这是最直观、最常用的编程方式之一。操作员通过示教器（Teach Pendant）手动引导机器人移动到各个关键点，并记录下这些点的位置和轨迹。我们将详细介绍示教器的界面、功能以及如何进行点位示教、轨迹示教和参数设置。 离线编程（Offline Programming）： 随着计算机技术的发展，离线编程逐渐成为主流。操作员可以在计算机上使用专业的机器人离线编程软件（如RoboDK, RobotStudio, VRC等）进行三维仿真和程序编写，然后将程序下载到机器人控制器中。我们将介绍离线编程的优势，包括提高编程效率、减少停机时间、进行碰撞检测和运动优化等。 高级编程语言： 除了示教编程，许多机器人控制器也支持高级编程语言，如Ladder Diagram (LD)、Structured Text (ST)、Function Block Diagram (FBD) 等，以及一些机器人厂商自有的编程语言。我们将简要介绍这些编程语言的特点和应用，以及如何利用它们实现更复杂的逻辑控制和算法集成。 机器人操作系统（ROS）： 对于更高级的应用和研发，机器人操作系统（ROS）已成为重要的工具。我们将介绍ROS的基本概念、架构以及如何在ROS环境下进行机器人仿真、开发和部署。 操作与维护： 本章还将涵盖机器人的日常操作流程，如开机、关机、程序加载、运行调试等，以及常见的维护内容，如润滑、清洁、紧固件检查、易损件更换等，确保机器人能够长期稳定地运行。 第四章：工业机器人在不同行业的应用实例 工业机器人并非“万金油”，它们在不同行业中的应用各有侧重，展现出独特的价值。本章将通过详实的案例，展示工业机器人在各个领域的广泛应用： 汽车制造业： 这是工业机器人最早也是最成熟的应用领域。我们将深入探讨机器人如何用于车身焊接、点焊、喷涂、总装、玻璃安装等关键环节，分析其如何提高生产效率、保证产品质量和改善工作环境。例如，焊接机器人能够进行高精度、重复性的焊接作业，确保焊缝的均匀性和强度；喷涂机器人能够实现漆膜厚度的一致性，减少材料浪费。 电子产品制造业： 随着电子产品朝着微型化、精密化的方向发展，机器人在这领域的应用也愈发重要。我们将介绍机器人如何用于SMT（表面贴装技术）贴片、插件、PCB检测、点胶、焊接、组装等。例如，微型机器人能够精准地抓取和放置微小元件，高速贴片机则能大幅提升生产效率。 金属加工业： 在金属加工领域，机器人扮演着重要的角色，如激光切割、等离子切割、钻孔、攻丝、打磨、去毛刺等。我们将分析机器人如何实现柔性化生产，适应不同形状和尺寸的工件加工。 物流仓储： 随着电子商务的蓬勃发展，仓储物流自动化需求日益增长。我们将介绍AGV（自动导引车）和AMR（自主移动机器人）在仓库内的货物搬运、拣选、码垛等作业，以及机器人如何与WMS（仓库管理系统）协同工作，提升仓储效率。 食品饮料行业： 为了满足食品安全和卫生标准，机器人在这领域的应用也越来越普遍，如包装、码垛、分拣、清洁等。我们将探讨机器人如何实现无菌操作，提高生产效率和产品一致性。 新能源与航空航天： 在这些对精度和安全性要求极高的行业，机器人也发挥着关键作用，如太阳能电池板的生产、飞机零部件的加工和组装等。 第五章：人机协作机器人（Cobots）的兴起与发展 传统工业机器人通常需要隔离区域才能安全运行，而人机协作机器人（Cobots）的出现，则打破了这一限制，开启了人机协同工作的新时代。本章将重点探讨Cobots的特点、优势以及未来发展： Cobots 的定义与技术特征： 我们将解析Cobots与传统工业机器人的区别，重点关注其安全设计（如力矩限制、碰撞检测、安全区域设置）、易用性（更简单的编程方式、更直观的人机交互界面）以及灵活性（更轻巧的结构，更方便的部署）。 Cobots 的应用场景： Cobots尤其适用于对精度要求高但劳动强度大的任务，例如装配、打磨、检测、包装等。它们能够与人类工人无缝协作，减轻工人的负担，提高生产效率和工作满意度。我们将列举具体的应用案例，如协助工人进行精密零件的安装，或者在流水线上进行辅助性操作。 Cobots 的未来趋势： 随着人工智能和机器学习技术的不断融入，Cobots将变得更加智能，能够更好地理解人类意图，并自主调整工作策略。未来，Cobots有望在更广泛的领域发挥作用，成为提升整体生产效率和创新能力的重要驱动力。 第六章：工业机器人技术的未来展望与挑战 工业机器人技术正以前所未有的速度发展，其未来充满无限可能，但也面临着诸多挑战。本章将对未来进行展望，并分析可能遇到的困难： 人工智能与深度学习的融合： AI和深度学习将进一步赋能机器人，使其具备更强的自主学习、决策和适应能力。机器人将能够更好地理解复杂场景，执行更精密的任务，甚至实现自我诊断和修复。 柔性化与智能化生产： 机器人将更加灵活，能够快速适应不同产品、不同生产流程的变化，真正实现柔性化生产。智能化将体现在机器人能够根据实时数据进行生产调度和优化，甚至能够预测潜在的故障。 与物联网、大数据、云计算的深度整合： 机器人将成为智能工厂网络中的关键节点，实现与物联网设备、大数据平台、云计算服务的无缝连接，构建一个高度协同、数据驱动的智能制造体系。 面临的挑战： 尽管前景光明，但工业机器人技术的发展仍面临一些挑战，例如： 高昂的初始投资： 机器人系统的购买、安装和调试成本仍然较高，尤其对于中小企业而言。 技术人才的稀缺： 机器人系统的设计、编程、操作和维护需要专业的技术人才，而这方面的人才目前仍供不应求。 安全性与伦理问题： 随着机器人能力的增强，如何确保其安全性，以及如何解决人机协作中可能出现的伦理问题，将是未来需要重点关注的。 标准与互操作性： 不同厂商的机器人系统和软件之间的兼容性问题，以及建立统一行业标准，也是推动机器人技术普及的重要因素。 本书旨在为读者提供一个全面、深入的工业机器人技术视角，从基础原理到前沿应用，从理论到实践，勾勒出这项颠覆性技术的发展脉络和未来图景。无论您是行业内的专业人士，还是对智能制造充满好奇的学生和爱好者，本书都将是您探索机械臂奥秘、理解智能制造驱动力的一本不可或缺的指南。

评分☆☆☆☆☆

我带着对先进制造技术的好奇心翻开了《工业机器人技术》，期望能深入了解机器人是如何“思考”和“行动”的。书中对各类工业机器人（如关节型、坐标型、并联型）的机械结构、性能参数以及它们在实际生产中的广泛应用场景进行了较为全面的梳理，包括汽车零部件的精密装配、电子产品的自动化贴片等，让我对机器人技术在工业界的普及程度有了直观的认识。此外，书中还强调了机器人系统的安全防护以及日常的维护保养要点，这对于确保生产线的稳定运行至关重要。然而，让我有些失望的是，书中对于机器人实现智能化和柔性化的关键技术，例如先进的路径规划算法（如A、RRT）、传感器数据融合技术（如卡尔曼滤波）、以及机器学习在机器人控制和感知中的应用，却鲜有提及。我更希望看到关于机器人视觉伺服、力觉反馈控制、或者仿生学原理在机器人设计中的应用的探讨，甚至是关于人机协作机器人的关键技术解读。总而言之，这本书更侧重于机器人技术的“应用”层面，而对于驱动这些应用背后更具挑战性的“算法”和“理论”方面的挖掘则显得不够深入，未能充分满足我对技术深度和前沿性的需求。

评分☆☆☆☆☆

作为一名对工业自动化领域怀有浓厚兴趣的读者，我希望通过《工业机器人技术》这本书，能对机器人控制系统有更深刻的理解。然而，这本书的侧重点似乎与我的期望有所偏差。书中对工业机器人硬件组成的介绍非常详实，从伺服电机、减速器到末端执行器，每一个部件的功能和选型都有详细的说明。同时，它也广泛地介绍了工业机器人在各行各业的典型应用，例如在物流仓储中的自动分拣、在食品行业的精密包装等。这些内容对于建立宏观认识是很有帮助的。但真正让我感到些许遗憾的是，书中对机器人控制系统的核心技术——例如运动控制器的工作原理、轨迹规划算法的实现细节、以及传感器反馈的融合与处理——并没有进行深入的探讨。我本期待能看到关于多关节机器人运动学（正逆解）、动力学建模、以及 PID、模型预测控制等经典控制算法的详细推导和在机器人上的具体应用分析。此外，关于机器人实时操作系统、任务调度以及与其他自动化设备的协同工作机制，我也希望能获得更深入的解读。这本书更像是一本面向工业现场操作和基础应用的指南，而非一窥机器人“智慧”内核的深度著作。

评分☆☆☆☆☆

初次翻开《工业机器人技术》，我满怀期待地想深入了解这个日新月异的领域。然而，当我沉浸其中时，却发现内容似乎并没有触及我最感兴趣的核心——那些驱动机器人精准运动的底层算法和复杂的控制理论。书中虽然详细介绍了各种类型工业机器人的结构、工作原理以及在不同行业的应用案例，比如汽车制造、电子组装等，但对于如何编写高效的运动规划程序，如何优化PID控制器以达到最佳的动态响应，亦或是如何处理机器人感知系统（如视觉、力觉）带来的海量数据，这些更具挑战性的技术细节却鲜有提及。我更希望能看到关于机器人动力学建模、逆运动学求解、关节空间与笛卡尔空间轨迹生成等方面的深入剖析，甚至是一些高级的控制策略，例如自适应控制、模糊控制或基于学习的控制方法。书中对通信协议、PLC接口等工程实现层面的叙述也比较侧重，这对于一线操作和维护人员来说或许很有价值，但对于我这样渴望理解机器人“大脑”如何运转的读者而言，总觉得有些“隔靴搔痒”，缺乏那种“豁然开朗”的醍醐灌顶感。希望未来的版本能更深入地挖掘机器人的“智慧”层面，提供更扎实的理论基础和更具启发性的技术探讨，让我能真正领略到智能制造的核心魅力。

评分☆☆☆☆☆

这本书的内容，总的来说，让我对工业机器人的发展现状和实际应用有了初步的认识，但未能满足我对技术深度挖掘的期望。它详尽地描绘了不同型号的工业机器人（如SCARA、Delta、六轴机器人等）的物理特性、机械设计和操作流程，并列举了大量实际生产线上的应用实例，例如焊接、喷涂、搬运等场景。我尤其欣赏书中对机器人安全规范和维护保养的细致讲解，这无疑为现场操作人员提供了宝贵的指导。然而，对于机器人实现智能化和柔性化的关键技术，比如机器视觉的算法实现、传感器数据融合的策略、以及如何利用深度学习模型提升机器人的感知和决策能力，书中几乎没有涉及。我原以为会看到关于三维重建、物体识别、姿态估计等具体算法的介绍，或者关于强化学习在机器人路径规划中的应用案例，但这些内容都付之阙如。书中更多地集中在“是什么”和“怎么用”，而我更想知道“为什么”以及“如何做得更好”。在机器人技术飞速发展的今天，缺乏对人工智能、大数据等前沿技术与工业机器人结合的探讨，使得这本书显得有些保守，未能充分展现出该领域令人兴奋的未来前景。

评分☆☆☆☆☆

初读《工业机器人技术》，我主要关注的是机器人如何实现精确、高效的操作。书中对工业机器人的分类、结构特点以及其在不同工业领域的具体应用，如制造业中的自动化生产线、仓储物流中的智能搬运等，进行了详尽的介绍，这为我建立了一个全面的认知框架。对于如何选择适合特定任务的机器人类型，以及如何进行现场安装和调试，书中也给出了一些实用的指导。然而，让我感到略有不足的是，在机器人控制算法的深度方面，这本书并没有达到我的预期。我期望能看到关于机器人运动控制的先进理论，例如如何通过高精度的动力学模型进行实时补偿，如何利用各种传感器（如编码器、陀螺仪、加速度计）的反馈信息来提高控制精度和鲁棒性，以及如何在复杂环境中实现自主导航和避障。书中对这些方面的论述相对比较基础，更多的是侧重于机械结构和应用场景的介绍，而对于驱动机器人“智慧”运行的核心技术，如路径规划算法的优化、多机器人协同控制策略、以及人工智能在机器人中的应用等方面，则没有深入的探讨。这本书更像是一本面向初学者的入门指南，对于想要深入理解机器人控制原理的读者，可能需要寻找更专业的参考资料。